Improving systems through the use of improvement and safety science: A case study in pain pump and patient transfer processes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Using a pain pump or patient controlled analgesia (PCA) has been shown to be an effective method of pain control. The goal for the bedside nurse is to maintain patient safety while allowing patient autonomy for pain control. Healthcare organizations define established processes, protocols and standards that are relevant to the safe performance of actionable tasks. This case study describes an opportunity for improvement in process variation associated with the use of pain pumps/PCAs and patient transport. Methods : In this case study, a perceived process variation was identified in the transport of hospitalized inpatients to different locations with pain pumps. A systematic approach to mitigating process variation was implemented using an inter-professional team approach including the use of a team charter, defined methodological framework incorporating the Model for Improvement, Plan-Do-Study-Act cycle, microsystem analysis, indirect event review, and evidence appraisal. Results : Process variation in the management of patients with a pain pump being transported throughout the healthcare organization was the result of system gaps in communicating and managing organizational policies and procedures. The results of the analysis of the pain pump transfer project highlighted the following: system-based improvement, leadership accountability, and education-practice partnerships. Conclusions : Managing the transport of patients with a pain pump within a healthcare organization is a process that should be standardized, communicated and well understood by all providers. From a broader perspective, this case study highlighted an organizational need to develop a standardized process for learning from process variation, but also for developing tools and competencies within the organization for this work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».